データで企業の売上成長を支援する｜SmartPlant Displayサービスを提供する切っ掛けになった視点
データで企業の売上成長を叶えるための三要素
企業が売上成長を達成するためには、データの力を最大限に引き出すための仕組みが重要です。多様なソースからのデータ収集と統合、異なる複数のグラフや表の関連付け（連動）、そしてドリルダウン分析による気づきの獲得、この3つの仕組みを組み合わせることで、企業は市場の動向や顧客のニーズを深く理解し、迅速かつ的確な意思決定を行うことができるようになります。これにより、企業は競争力を強化し、持続的な成長を実現することができるのです。
１．データ × データ × データ ＝ インサイト｜複数のデータソースを１つのグラフに重ね合わせたり他の視点で作られたグラフと連動させ指標全体を把握する
洞察力（インサイト）を高めるためには、多様なソースからデータを収集し、統合することが必要です。オープンデータや社内データ、外部パートナーからのデータなど、異なる種類のデータを組み合わせることで、より広範な視点から情報を得ることができます。これにより、単一のデータソースからでは見えてこない、深いインサイトを引き出すことが可能になります。
例えば、政府や公共機関が提供している誰でも自由に使えるオープンデータや、企業自身が持っている売上データや顧客情報などの社内データ、取引先やビジネスパートナーから提供される仕入先の在庫情報や顧客アンケートの結果などの外部パートナーからのデータがあります。これらの異なるデータを集めて統合することで、より多くの情報を得ることができ、単一のデータだけではわからないことや、これまで見えていなかったことも複数のデータを組み合わせることで深く理解でき、気づきを得られるようになります。
また、異なる複数のグラフや表を関連付ける（連動）ことで、管理指標（レポート）全体にどのような影響を与えているのかを把握しやすくなります。これにより、データの背後にあるトレンドやパターンをより詳細に分析することが可能になり、企業は市場の動向や顧客のニーズをより深く理解し、戦略的な意思決定を行うことができるようになります。
このようなことをしたい時は、汎用のBIツールが役に立ちます。
BIツールは複数のデータソースを簡単に取り込むことができます。
例えば、オープンデータ、社内データ、外部パートナーからのデータなど、異なるデータを一つのプラットフォームで統合できます。Excelでは、異なるデータソースを手動で取り込む必要があり、更新も手間がかかりますが、BIツールは自動的に最新のデータに更新されるため、常に最新の情報を基に分析が行えます。
BIツールの大きな利点は、グラフや表の相互作用機能です。
例えば、ダッシュボード上の気になるグラフのデータポイントをクリックすれば他の視点で作られたグラフや表が連動して瞬時に変化し、、関連する他のグラフや表が自動的に更新され、データの全体像をリアルタイムで把握することができます。Excelでは、各シートやグラフを手動で更新する必要があり、データの連携やリアルタイムでの変更反映が難しいです。
また、BIツールは視覚的に優れたインターフェースを提供します。データを直感的に操作できるため、分析結果を迅速に理解しやすくなります。Excelでもグラフや表を作成できますが、その操作はBIツールに比べて複雑で、特に大規模なデータセットを扱う際には限界があります。
そして、BIツールはコラボレーション機能が充実しており、複数のユーザーが同時にデータにアクセスし、リアルタイムで共同作業を行うことができます。これにより、チーム全体でのデータ共有や意思決定がスムーズになります。一方、Excelはファイルベースでの共有が基本であり、複数人での同時編集には制約があります。
相互作用の説明を以下の解説ビデオで引用いたします。
「【Power BI】ビジュアルの相互作用とその編集について解説」
https://learn.microsoft.com/ja-jp/power-bi/consumer/end-user-interactions
特定のデータポイントをクリックすると周りのグラフも連動して表示が変化しています。
２．特定のデータポイントからドリルダウンして “見る → 気づく → 訴求する → 判断する“ が瞬時に実現できる
企業が意思決定を行う際に重要なのは、データから得られる洞察（インサイト）です。しかし、表面的なグラフや表を見ただけでは、深い洞察を得ることは難しいことが多いです。特に、分析者が元々そのデータの知見を持っていない場合、表面上のデータからだけでは適切な判断が難しくなります。
企業が意思決定を行うためには、ドリルダウン分析によって気づきを得られる環境が非常に重要です。表面的なデータだけでは見えてこない詳細な情報を迅速に把握し、適切な戦略を立てることが企業の成長に直結します。BIツールの導入により、専門知識がなくてもデータの深掘りが簡単に行え、データに基づいた意思決定がより効果的に行えるようになります。
データの深掘り（ドリルダウン）の重要性
データの深掘り、つまりドリルダウン分析は、この問題を解決するための強力な手法です。ドリルダウン分析を行うことで、表面的なデータからでは見えてこない詳細な情報やパターンを発見することができます。これにより、専門知識を持たない分析者でも、データから有用な洞察を引き出すことが可能になります。
ドリルダウンの説明を以下の解説ビデオで引用いたします。
「【入門編】10分で理解できるExcelとPower BIの違い（Power BIでできること）」5分24秒からご覧ください。
1. 見る
データを視覚化して「見る」ことが出発点です。ダッシュボードやBIツールを使って、複数の表やグラフを連携させ、全体像を把握します。これにより、複雑なデータセットを一目で理解しやすくなります。
2. 気づく
可視化されたデータを分析することで「気づく」段階に移ります。異常値やトレンドを発見し、ビジネスに影響を与える要因を特定します。表やグラフの連携により、データ間の関連性を明確にし、問題の根本原因を見つけやすくします。
3. 訴求する
気づいた点をさらに詳しく調査するために、ドリルダウンを行います。例えば、特定の月の売上が急増した理由を調べるために、地域別や製品別の詳細データを確認します。このプロセスを通じて、データの背後にある要因を明らかにします。
4. 判断する
得られたインサイトを基に迅速かつ正確に「判断する」段階です。ドリルダウン機能を活用して、詳細なデータ分析を行い、具体的なアクションプランを策定します。これにより、ビジネスの課題に対して的確な対策を講じることができ、企業の競争力を強化します。
特定のデータポイントからドリルダウンして “見る → 気づく → 訴求する → 判断する“ から気づきを得られる
３．Excelとの比較：BIツールの利便性
従来のExcelでは、ドリルダウン分析を行うためにはPivot Tableの知識が必要であったり、毎回グラフそのものを作り直す手間が発生します。これにより、データ分析が煩雑になり、迅速な意思決定を阻害することがあります。
一方で、BIツールはこれらの問題を解決します。BIツールでは、ダッシュボード上のグラフや表をクリックするだけで、関連する詳細データが自動的に表示されます。これにより、誰でも簡単にデータの深掘りができ、迅速に洞察を得ることができます。さらに、BIツールは常に最新のデータに基づいてグラフや表を更新するため、最新の情報を基にした正確な意思決定が可能になります。
データ利活用の重要性と戦略的アプローチ
デジタル技術の急速な発展、特にAI、IoT、ビッグデータの分野において、データは企業の競争力を左右する重要な資源となっています。データは「21世紀の石油」とも称されるほど、その価値は計り知れません。しかし、データは単に保有しているだけでは真の価値を発揮することはありません。データの本質的な価値は、その利用方法にあります。いかにしてデータを活用し、その価値を最大限に引き出すかが企業の成長と成功を左右する鍵となります。
データ利活用とは、経営課題の解決や新たな価値創出のためにデータを戦略的に活用することを指します。これにより、企業は急速に変化する事業環境に適応し、持続的な成長を遂げることができます。データという新たな資源を適切に理解し、正しく扱い、そのポテンシャルを引き出すための知見が今、ますます求められています。
さらに、自社のデータだけでなく、他社が保有するデータも積極的に活用することが、現代の経営戦略・事業戦略において重要な要素となっています。他社データとの連携や共有を通じて、新たな洞察や価値を生み出し、競争優位性を強化することが求められます。データの利活用を推進することで、企業はより迅速かつ的確な意思決定を行い、ビジネスの革新と持続的な成長を実現することが可能となります。
データ利活用の課題
データの利活用は企業の競争力を高める一方で、いくつかの課題が存在します。これらの課題を認識し、解決策を講じることが、データ戦略の成功に不可欠です。以下に、データ利活用における主な課題を挙げます。
1. 結果（売上）への結びつき不足
データ利活用が直接的な売上や成果に結びつかないという課題もあります。データ分析から得られたインサイトを具体的なビジネスアクションに繋げるためのプロセスを構築し、継続的な改善を図ることが重要です。KPIの設定やROIの測定を通じて、データ活用の成果を明確にすることが求められます。
2. データの活用不足
データを収集しているものの、それを経営戦略や事業・サービス戦略に十分に活かせていないケースも見受けられます。収集したデータを戦略に反映させるためには、データの分析とその結果の戦略的活用が不可欠です。データ活用のフレームワークの導入や、分析結果を戦略に組み込む仕組みが求められます。
3. 経営戦略指標のデータ取得の不足
経営戦略で追うべき指標に関するデータをシステムから十分に取得できていないことが課題です。これにより、経営陣が必要な情報をタイムリーに把握できず、意思決定が遅れるリスクがあります。システムの改善やデータ取得プロセスの見直しが必要です。
4. データドリブン文化の醸成
データ利活用を成功させるためには、企業全体でデータドリブンな文化を醸成することが重要です。経営層から現場まで、データに基づいた意思決定を推進し、データの価値を理解することが求められます。データに基づく成果を可視化し、成功事例を共有することで、データドリブン文化の定着を図ることが可能です。
5. データ利活用のためのスキルとリソース不足
データを効果的に活用するためには、専門的な知識やスキルが必要です。しかし、多くの企業ではデータサイエンティストやアナリストの不足が課題となっています。人材育成や外部パートナーとの連携、データ分析ツールの導入を通じて、これらの課題に対応することが求められます。
6. データセキュリティとプライバシー保護
データの利活用が進む中で、データセキュリティとプライバシー保護はますます重要になります。データ漏洩や不正アクセスを防ぐためのセキュリティ対策、法令遵守（GDPRなど）に対する対応が不可欠です。データの暗号化やアクセス制御、監査ログの管理などの対策が求められます。
7. データの統合とサイロ化の解消
企業内の各部門でデータがサイロ化し、統合されていない場合、全体像を把握することが困難になります。データ統合のためのプラットフォームやツールの導入、データガバナンスの強化が求められます。異なるシステムやフォーマットのデータを統合するための標準化も重要なポイントです。
8. データの品質と信頼性
データが正確でなければ、分析結果も信頼性を欠くことになります。データの品質を維持するためには、データ収集プロセスの整備や、データクレンジングの実施が必要です。また、データの出所や取得方法を明確にし、データの信頼性を確保することが重要です。
データ利活用のあるべき姿
データ利活用の目的は、「精緻な意思決定を行うこと」および「新たな価値を創出すること」にあります。しかし、ビジネスの観点（収益）の指標とデータが紐づいていない場合、効果的な結果が得られない状態に陥ります。以下に、データ利活用のあるべき姿について述べます。
1. ビジネス指標に基づくデータ定義
データを無作為に集めるのではなく、ビジネスの指標を基に見るべきデータを明確に定義することが重要です。これにより、収集するデータがビジネスの成果や収益に直接結びつきます。データ定義のプロセスでは、経営層から現場まで、全社的な視点での一致を図ることが必要です。
2. データの可視化と改善施策の設定・検証
定義したデータを可視化し、データに基づいた改善施策の設定とその検証を繰り返すことで、より良い意思決定を行い、サービスや事業を成長させることができます。データの可視化は、ダッシュボードやレポートを通じてリアルタイムで行うことが望ましいです。
3. 顧客価値に基づくKPI設定
KPIや取得したデータが「顧客価値にどうつながるのか」を明確にすることが重要です。各部門間でこの認識のすり合わせを行い、顧客への利益につながるアクションを特定し、それに基づくデータを収集・分析します。これにより、データが持つ価値を最大限に引き出すことができます。
4. 業務プロセスの可視化と顧客理解
業務プロセスや課題、ニーズを可視化し、顧客理解に取り組むことで、顧客の価値につながるアクションと必要なデータを整理することができます。現状のプロセスを見直し、改善点を特定することで、効率的なデータ収集と利活用が可能となります。
5. 継続的なデータ利活用の改善
データ利活用は一度の取り組みで完結するものではありません。継続的な改善と最適化が求められます。新たなデータの収集方法や分析技術の導入、社内のデータガバナンスの強化など、絶え間ない努力と改善が必要です。定期的なレビューとフィードバックループを設け、データ利活用のプロセスを進化させることが重要です。
6. テクノロジーの活用
AIや機械学習、IoTなどの先進的なテクノロジーを活用することで、データ利活用の幅を広げることができます。これにより、より高度な予測分析や自動化が可能となり、迅速かつ正確な意思決定が可能になります。テクノロジーの導入に際しては、従業員のスキルアップや適切なツールの選定も重要です。
7. データ文化の醸成
企業全体でデータドリブンな文化を醸成することが重要です。全社員がデータの価値を理解し、データに基づいた意思決定を行うことで、データ利活用の効果を最大化できます。成功事例の共有やトレーニングを通じて、データ文化を定着させることが求められます。
ダッシュボード制作時のコンサルティングの重要性
ダッシュボード制作時のコンサルティングは、利用者のニーズや目的を明確にし、それに基づいた要件を整理するために非常に重要です。要件整理からプロトタイピング、継続的な改善までのプロセスを通じて、利用者にとって最も効果的なダッシュボードを作成することができます。このコンサルティングプロセスにより、企業はデータを最大限に活用し、競争力を高めることができます。
要件の整理
ダッシュボードを効果的に設計するためには、利用者が直面する課題や必要とする情報を正確に把握することが重要です。利用者のニーズに応じて、ダッシュボードに表示する情報を定義し、それを可視化するプロセスを繰り返すことで、適切な意思決定を支援するツールを作成します。
目的の明確化
ダッシュボードの目的を明確に定義し、それに基づいた要件を整理することが重要です。目的が不明確なまま制作を始めると、後になって方向性を見失い、時間やリソースを無駄にする可能性があります。5W1H（What、Why、Who、When、Where、How）の問いに従い、ダッシュボードの利用者や目的を明確にすることで、設計要件を確実に満たすことができます。
制約条件の理解
ダッシュボードには、表示できる情報の量や種類に制約があります。大量のデータをただ羅列するのではなく、利用者にとって重要な情報を選別し、適切に表示することが必要です。また、その情報を実際に入手できるかどうかも考慮する必要があります。プロトタイプを作成し、実際の使用状況を検証することで、適切な情報を選び出し、効果的なダッシュボードを作成します。
プロトタイピング
要件を整理した後、すぐに実装に取り掛かるのではなく、まずプロトタイプを作成し、関係者と話し合うことが重要です。プロトタイプを通じて具体的な要望やフィードバックを得ることで、ダッシュボードの設計が利用者のニーズに沿ったものになります。また、プロトタイプを基に関係者との合意を得ることで、後々の修正や手戻りを減らし、プロジェクトの進行をスムーズにします。
継続的な改善
ダッシュボードの設計は一度で完了するものではなく、継続的な改善が求められます。プロトタイプによる検証とフィードバックを通じて、ダッシュボードに必要な情報や表示方法を最適化します。このプロセスを繰り返すことで、利用者のニーズに最適化されたダッシュボードが完成します。
最適な情報表現
ダッシュボードに表示する情報は、利用者が直感的に理解できるように整理されている必要があります。グラフや表を適切に選び、情報の視覚化を工夫することで、利用者がデータを正確に把握し、迅速な意思決定を行えるようにします。
矢印株式会社のデータ利活用支援｜SmartPlant Display サービスのビジネスモデル
データで企業成長を支援｜データ × データ × データ ＝ インサイト
表グラフ間の連携とドリルダウンで “見る → 気づく → 訴求する → 判断する“ を提供
サービスの特徴
こデータの収集から価値提供までの包括的なプロセスを提供します。企業は、これにより迅速かつ正確な意思決定を行い、持続的な成長と競争力の強化を実現できます。データの質と活用方法に重点を置いたサービスです。
データの収集、クレンジング、統合、そしてそのデータを利用した価値提供を行う包括的なデータ利活用ソリューションです。以下に、このサービスの主要な特徴を挙げます。
1. 多様なデータソースからの収集
オープンデータとInternalデータの両方を活用します。
オープンデータには、衛星データ、気象データ、地図データ、AIデータ、IoTデータ、海洋データ、生命科学データ、化学データ、金融経済データ、景気動向データなどが含まれます。
Internalデータは、企業内部の業務プロセスや活動から生成されるデータです。
2. データのクレンジングと統合
データのクレンジング: 収集したデータを整備し、品質を向上させます。これにより、信頼性の高いデータを提供します。
データの統合: 異なるソースからのデータを統合し、一貫したデータセットを作成します。これにより、全体像の把握が容易になります。
3. 専門的なデータ提供サービス
BIツール用クレンジングデータの提供: クレンジングされたデータを提供し、サブスクリプションプログラムを通じて継続的に更新されたデータを利用可能にします。
RAWデータの提供: 生データをそのまま提供し、企業のニーズに合わせたデータ利用をサポートします。
4. データの可視化とコンサルティング
ダッシュボード制作コンサルティング: SmartPlant Displayサービスを活用し、データの視覚的表示をサポートします。これにより、ビジネスインサイトを迅速に得ることができます。
可視化ツールの提供: データの可視化を通じて、迅速かつ正確な意思決定を支援します。
5. 企業ビジネスへの付加価値提供
インサイト提供: データ分析による深い洞察を企業に提供し、戦略的な意思決定を支援します。
予防保全: 機器やシステムの予防保全を支援し、稼働率の向上とコスト削減を実現します。
モニタリング: 継続的なシステムや環境の監視を行い、異常検知や問題発生時の迅速な対応を可能にします。
防災減災: 災害予防と被害軽減のためのデータを提供し、安全対策を強化します。
新規事業・新製品の創出: データ分析に基づいたイノベーションを支援し、新しいビジネスや製品の開発を促進します。
経営支援: 経営戦略の策定と実行をサポートし、企業の持続的成長を支援します。
売上支援: 売上向上のためのデータドリブンな施策を提供します。
営業・マーケティング支援: 営業活動とマーケティング戦略の強化を支援し、市場での競争力を高めます。
6. NPOへの支援
レポート制作: NPO向けに詳細なレポートを作成し、地方議会や自治体の行政企画を支援します。これにより、NPOが地域社会に対してより効果的な支援を行うことが可能になります。
矢印株式会社は好きなことを仕事にしています。
企業紹介や事業内容、そして経営指標、統計オープンデータ、メンタルヘルス、マーケティングなどの経験も記事にしています。
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